JP7347373B2 - インフラセンサ装置の位置較正方法 - Google Patents

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Description

本発明は、インフラセンサ装置の位置較正方法、インフラセンサ装置、インフラセンサシステム及び位置較正プログラムに関し、例えば、道路を通行する移動体を検出するインフラセンサ装置の位置較正方法、インフラセンサ装置、インフラセンサシステム及び位置較正プログラムに関する。
近年、道路等の状況を把握し、路状を移動する移動体に対して様々な通知を行う、或いは、交通渋滞の解消を目的とする各種制御を行うことが行われている。このような交通システムでは、道路の状況を把握するためにインフラセンサが用いられる。インフラセンサは、光学カメラ、ミリ波レーダー、ＬｉＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）等を用いて検出対象範囲内の移動体を検出する。そして交通システムでは、インフラセンサを用いて収集した移動体の情報に基づき様々な制御を行う。このとき、移動体の位置を把握するためには、インフラセンサの位置を上位システムが正しく把握している必要がある。そこで、インフラセンサ等の設置センサの位置情報を自動的にキャリブレーションする技術が特許文献１に開示されている。
特許文献１に開示されている移動体位置推定システムは、測定領域内を移動する移動体の位置を推定するシステムであって、測定領域内に互いに分散して配置され、互い移動体までの距離を３個以上の距離センサで計測し、位置推定算出装置にて、距離センサそれぞれから任意の時刻のセンサ計測値を取得し蓄積し、取得蓄積された各距離センサのセンサ計測値に対して距離に応じた信頼性の度合いを示す距離信頼度を付与し、取得蓄積されたセンサ計測値のうち信頼度の高い計測値を採用して距離センサ及び移動体それぞれの位置を推定するようにし、位置推定の処理は、移動体の移動前後の位置それぞれの２個以上の距離センサから得られるセンサ計測値を用いて各距離センサの位置のキャリブレーション及び前記移動体の移動位置の推定を行う。
特開２０１０－１２７６５０号明細書
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、測定領域内に距離センサを分散して複数配置しなければない問題がある。
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、インフラセンサ装置の設置位置情報の較正を容易にすることを目的とするものである。
本発明にかかるインフラセンサ装置の位置較正方法の一態様は、検出対象範囲内の移動体を検出するセンサユニットと、前記移動体と通信を行い、前記移動体から前記移動体が地理的位置として認識しているグローバル位置情報を示す第１のグローバル推定位置情報を含む移動体情報を受信する無線受信部と、を有するインフラセンサの位置較正方法であって、前記センサユニットにより取得された情報から前記移動体の前記検出対象範囲内の位置を示すローカル推定位置情報を抽出し、前記ローカル推定位置情報に基づき前記移動体の前記地理的位置として推定される第２のグローバル推定位置情報を算出し、前記第１のグローバル推定位置情報と前記第２のグローバル推定位置情報との差分から求められる判断値が予め設定した閾値を超えたことに応じて、前記センサユニットの地理的位置として保持している第３のグローバル推定位置情報を、前記第１のグローバル推定位置情報と前記第３のグローバル推定位置情報との差分が少なくなるような較正処理の結果に基づき較正する。
本発明にかかるインフラセンサ装置の一態様は、検出対象範囲内の移動体を検出するセンサユニットと、前記移動体と通信を行い、前記移動体から前記移動体が地理的位置として認識しているグローバル位置情報を示す第１のグローバル推定位置情報を含む移動体情報を受信する無線受信部と、前記センサユニットにより取得された情報から前記移動体の前記検出対象範囲内の位置を示すローカル推定位置情報を抽出する移動体抽出部と、前記ローカル推定位置情報に基づき前記移動体の前記地理的位置として推定される第２のグローバル推定位置情報を算出する移動体位置算出部と、前記第１のグローバル推定位置情報と前記第２のグローバル推定位置情報との差分から求められる判断値が予め設定した閾値を超えたことに応じて、前記センサユニットの地理的位置として保持している第３のグローバル推定位置情報を、前記第１のグローバル推定位置情報と前記第３のグローバル推定位置情報との差分が少なくなるような較正処理の結果に基づき較正するセンサ位置算出部と、を有する。
本発明にかかるインフラセンサシステムの一態様は、検出対象範囲内の移動体を検出するセンサユニットと、前記移動体と通信を行い、前記移動体から前記移動体が地理的位置として認識しているグローバル位置情報を示す第１のグローバル推定位置情報を含む移動体情報を受信する無線受信部と、前記センサユニットにより取得された情報から前記移動体の前記検出対象範囲内の位置を示すローカル推定位置情報を抽出する移動体抽出部と、前記ローカル推定位置情報に基づき前記移動体の前記地理的位置として推定される第２のグローバル推定位置情報を算出する移動体位置算出部と、前記第１のグローバル推定位置情報と前記第２のグローバル推定位置情報との差分から求められる判断値が予め設定した閾値を超えたことに応じて、前記センサユニットの地理的位置として保持している第３のグローバル推定位置情報を、前記第１のグローバル推定位置情報と前記第３のグローバル推定位置情報との差分が少なくなるような較正処理の結果に基づき較正するセンサ位置算出部と、前記第３のグローバル推定位置情報と、自機を特定するデバイス識別情報とを、紐付けたインフラセンサ位置情報を保持し、上位システムに保持している前記インフラセンサ位置情報を送信するセンサ位置情報保持部と、を有する。
本発明にかかる位置較正プログラムの一態様は、検出対象範囲内の移動体を検出するセンサユニットと、前記移動体と通信を行い、前記移動体から前記移動体が地理的位置として認識しているグローバル位置情報を示す第１のグローバル推定位置情報を含む移動体情報を受信する無線受信部と、前記センサユニットの自己位置を算出する演算部と、を有するインフラセンサシステムの前記演算部において実行される位置較正プログラムであって、前記センサユニットにより取得された情報から前記移動体の前記検出対象範囲内の位置を示すローカル推定位置情報を抽出し、前記ローカル推定位置情報に基づき前記移動体の前記地理的位置として推定される第２のグローバル推定位置情報を算出し、前記第１のグローバル推定位置情報と前記第２のグローバル推定位置情報との差分から求められる判断値が予め設定した閾値を超えたことに応じて、前記センサユニットの地理的位置として保持している第３のグローバル推定位置情報を、前記第１のグローバル推定位置情報と前記第３のグローバル推定位置情報との差分が少なくなるような較正処理の結果に基づき較正する。
本発明にかかるインフラセンサ装置の位置較正方法、インフラセンサ装置、インフラセンサシステム及び位置較正プログラムは、検出対象範囲内を通過する移動体から得られるグローバル位置情報を用いてインフラセンサの地理的位置を示す位置情報を較正する。
本発明にかかるインフラセンサ装置の位置較正方法、インフラセンサ装置、インフラセンサシステム及び位置較正プログラムでは、インフラセンサ装置の位置情報の較正を容易にすることができる。
実施の形態１にかかる交通システムのインフラセンサ装置に関する構成図である。 実施の形態１にかかるインフラセンサシステムのブロック図である。 実施の形態１にかかるインフラセンサ装置における推定位置情報の較正処理を説明するフローチャートである。 実施の形態２にかかるインフラセンサシステムのブロック図である。 実施の形態２にかかるインフラセンサ装置における推定位置情報の較正処理を説明するフローチャートである。 実施の形態３にかかるインフラセンサシステムのブロック図である。 実施の形態３にかかるインフラセンサ装置における推定位置情報の較正処理を説明するフローチャートである。
説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。また、様々な処理を行う機能ブロックとして図面に記載される各要素は、ハードウェア的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、その他の回路で構成することができ、ソフトウェア的には、メモリにロードされたプログラムなどによって実現される。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは当業者には理解されるところであり、いずれかに限定されるものではない。なお、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。
また、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
実施の形態１
まず、図１に実施の形態１にかかる交通システムのインフラセンサ装置に関する構成図を示す。以下の説明では、交通システムで道路状況を把握するインフラセンサシステムで利用されるインフラセンサの位置の較正方法に関するものである。
図１に示すようにインフラセンサシステムでは、インフラセンサ装置１０を用いる。インフラセンサ装置１０は、道路の脇に設置される。そして、インフラセンサをシステム上利用する為には、設置場所の地理的位置を示す位置情報が正確でなければならない。このインフラセンサ装置１０は、工事することで備え付けられるが、周辺環境や設置工事の工程上狙った位置に正確に設置できない問題がある。そのため、インフラセンサ装置１０は、設置後に位置の較正をして、正確な位置情報をシステムに登録する必要がある。位置較正の１つの方法としては、道路を封鎖して較正機器を利用した較正を行うことが考えられるが、道路封鎖等の交通インフラを停止する必要ある問題がある。そこで、以下では、道路封鎖等行うことなくインフラセンサ装置１０の較正を行う方法について説明する。
図１に示すように、インフラセンサ装置１０は、光学カメラ、ミリ波レーダー、ＬｉＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）等を用いて検出対象範囲ＤＡに存在する人、自転車、自動車等の移動体を検出する。図１では、検出対象範囲ＤＡに人Ｈ，自動車Ｃ１、Ｃ２が存在する例を示した。インフラセンサ装置１０は、検出対象範囲ＤＡに存在する移動体の位置情報及び移動体の特徴情報を上位システムに送信する。
また、実施の形態１にかかるインフラセンサ装置１０は、検出対象範囲ＤＡに存在する人Ｈ、自動車Ｃ１、Ｃ２等の移動体から移動体が保有する推定自己位置情報を通信により取得する。この推定自己位置情報は、例えば、人Ｈが有するスマートフォン、自動車Ｃ１、Ｃ２が備えるカーナビゲーションシステムが有するＧＰＳから取得した位置情報である。インフラセンサ装置１０は、移動体から通信により得た推定自己位置情報と検出対象範囲ＤＡで検出された移動体の情報に基づき自機の位置情報を較正する自己位置較正機能を有する。
そこで、インフラセンサ装置１０についてさらに詳細に説明する。図２に実施の形態１にかかるインフラセンサシステム１のブロック図を示す。インフラセンサ装置１０は、インフラセンサシステム１の一部として利用されるもので有り、インフラセンサシステム１ではインフラセンサ装置１０を複数有する。また、図２に示すように、インフラセンサシステム１は、インフラセンサ装置１０、自己位置較正処理部２０、上位システム３０を有する。インフラセンサ装置１０は、検出対象範囲ＤＡに存在する移動体の検出と、移動体からの推定自己位置情報の受信処理とを行う。自己位置較正処理部２０は、インフラセンサ装置１０で得られた情報に基づきインフラセンサ装置１０の推定自己位置の較正と、較正後の推定自己位置の保持を行う。上位システム３０は、インフラセンサシステム１で実現する種々の機能に関する処理を行うもので、例えば、移動体の移動履歴の管理や移動体の行動予測に利用するダイナミックマップを有する。インフラセンサ装置１０の位置はこのダイナミックマップ上にマッピングされる。なお、自己位置較正処理部２０の物理的位置は、インフラセンサ装置１０側にあっても、上位システム３０側にあってもよい。
インフラセンサ装置１０は、少なくともセンサユニット１１、無線受信部１２を有する。センサユニット１１は、光学カメラ、ミリ波レーダー、ＬｉＤＡＲ等のセンサであり、検出対象範囲ＤＡ内の移動体の特徴とインフラセンサ装置１０からの距離とを把握可能な情報を取得する。センサユニット１１は取得した情報を自己位置較正処理部２０の移動体抽出部２１に送信する。無線受信部１２は、例えば、携帯電話電波、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線信号を用いた通信手段により移動体が有する推定自己位置情報と推定自己位置情報に紐付けられたデバイス識別情報とを含む移動体情報ＭＩを取得する。なお、以下の説明では、移動体が有する推定自己位置情報は、移動体の地理的位置を示すグローバル位置情報を示す第１のグローバル推定位置情報（例えば、移動体ＧＰＳ情報Ｇ１）である。
自己位置較正処理部２０は、移動体抽出部２１、移動体位置算出部２２、センサ位置算出部２３、センサ位置保持部２４を有する。移動体抽出部２１は、センサユニット１１から送信された情報を解析して検出対象範囲ＤＡ中の移動体を抽出し、抽出した各移動体に関する移動体推定情報ＭＩｅを生成する。移動体推定情報ＭＩｅには、検出対象範囲ＤＡ内での移動体の位置を示すローカル推定位置情報Ｌと移動体の形状的特徴を示すデバイス特徴情報ＤＦが含まれる。移動体推定情報ＭＩｅは、上位システム３０に送信されると共に、自己位置較正処理部２０におけるインフラセンサ推定位置情報Ｇ３の較正に用いられる。
移動体位置算出部２２は、ローカル推定位置情報Ｌに基づき第２のグローバル推定位置情報（例えば、移動体推定位置情報Ｇ２）を算出する。実施の形態１にかかる移動体位置算出部２２は、ローカル推定位置情報Ｌにセンサ位置保持部２４に保持されている第３のグローバル推定位置情報（例えば、インフラセンサ推定位置情報Ｇ３）を加算して移動体推定位置情報Ｇ２を算出する。
センサ位置算出部２３は、移動体ＧＰＳ情報Ｇ１と移動体推定位置情報Ｇ２との差分から求められる判断値が予め設定した閾値αを超えたことに応じて、センサユニット１１の地理的位置として保持しているインフラセンサ推定位置情報Ｇ３を較正する。より具体的には、センサ位置算出部２３は、インフラセンサ推定位置情報Ｇ３を、移動体ＧＰＳ情報Ｇ１と移動体推定位置情報Ｇ２との差分が少なくなるような較正処理の結果に基づき較正する。例えば、移動体推定位置情報Ｇ２は、インフラセンサ推定位置情報Ｇ３＋ローカル推定位置情報Ｌで表され、移動体ＧＰＳ情報Ｇ１と移動体推定位置情報Ｇ２との誤差をΔとすると、移動体ＧＰＳ情報Ｇ１とインフラセンサ推定位置情報Ｇ３の関係は、Ｇ１＝（Ｇ３＋Δ）＋Ｌとなる。そこで、新たなインフラセンサ推定位置情報Ｇ３として移動体ＧＰＳ情報Ｇ１からローカル推定位置情報Ｌを引いた値を採用する。
センサ位置保持部２４は、センサ位置保持部２４で較正されたインフラセンサ推定位置情報Ｇ３を保持し、上位システム３０に保持しているインフラセンサ推定位置情報Ｇ３を出力する。なお、インフラセンサ装置１０を設置した当初は、インフラセンサ推定位置情報Ｇ３として任意の初期値（例えば、設置場所として想定される地理的位置を示す位置情報）を入れておくことが好ましい。
なお、移動体抽出部２１、移動体位置算出部２２、センサ位置算出部２３及びセンサ位置保持部２４は、例えば、ＣＰＵ等のプログラムを実行可能な演算部においてこれらの処理ブロックの機能を実現する位置較正プログラムを実行することでも実現できる。
続いて、実施の形態１にかかるインフラセンサ装置１０におけるセンサ推定位置情報の較正処理について説明する。そこで、図３に実施の形態１にかかるインフラセンサ装置１０における推定位置情報の較正処理を説明するフローチャートを示す。図３に示すフローチャートは、インフラセンサ装置１０において行われる複数の処理のうち推定位置情報の較正に関する処理のみを表したものである。また、図３に示すフローチャートは、図２で説明した自己位置較正処理部２０において行われるが、以下の説明では、自己位置較正処理部２０を含むインフラセンサ装置１０の動作として説明する。なお、実施の形態１にかかるインフラセンサシステム１では、インフラセンサ推定位置情報Ｇ３の初期値としてインフラセンサ装置１０の設置予定場所の位置情報がセンサ位置保持部２４に格納されているものとする。
図３に示すように、実施の形態１にかかるインフラセンサ装置１０では、無線受信部１２が移動体から移動体ＧＰＳ情報Ｇ１をとデバイス識別情報Ｄ１とを含む移動体情報ＭＩを受信する（ステップＳ１）。そして、インフラセンサ装置１０は、移動体抽出部２１において、ステップＳ１で受信した移動体情報ＭＩに含まれる移動体ＧＰＳ情報Ｇ１を有する移動体がセンサユニット１１の検出対象範囲ＤＡ内に存在するかを確認する（ステップＳ２）。このステップＳ２では、移動体抽出部２１がセンサユニット１１から受信した情報から移動体の検出対象範囲ＤＡ内の位置を示すローカル推定位置情報Ｌと移動体の特徴を示すデバイス特徴情報ＤＦとを抽出する。そして、移動体抽出部２１は、デバイス特徴情報ＤＦと移動体ＧＰＳ情報Ｇ１に紐付けられるデバイス識別情報Ｄ１とを関連度を算出し、関連度が高いと判断した場合に、検出対象範囲ＤＡ内に移動体ＧＰＳ情報Ｇ１を有する移動体が検出対象範囲ＤＡ内に存在すると判断する。
そして、ステップＳ２において、検出対象範囲ＤＡ内に移動体ＧＰＳ情報Ｇ１を有する移動体が存在しないと判断した場合（ステップＳ２のＮＯの枝）、インフラセンサ装置１０は処理をステップＳ１に戻す。一方、ステップＳ２において、検出対象範囲ＤＡ内に移動体ＧＰＳ情報Ｇ１を有する移動体が存在すると判断した場合（ステップＳ２のＹＥＳの枝）、移動体位置算出部２２が移動体推定位置情報Ｇ２を算出する（ステップＳ３）。ステップＳ３では、移動体位置算出部２２が、センサユニット１１が検出した移動体の検出対象範囲ＤＡ内での位置を示すローカル推定位置情報Ｌにセンサ位置保持部２４に保持されているインフラセンサ推定位置情報Ｇ３を加算して移動体推定位置情報Ｇ２を算出する。
続いて、センサ位置算出部２３が移動体推定位置情報Ｇ２と移動体ＧＰＳ情報Ｇ１とに基づきインフラセンサ推定位置情報Ｇ３を更新するかを判断する（ステップＳ４、Ｓ５）。ステップＳ４では、移動体推定位置情報Ｇ２と移動体ＧＰＳ情報Ｇ１との誤差の大きさが予め設定した閾値αより大きいか否かを判断する。例えば、ステップＳ４の判断では、誤差の絶対値と閾値αとの差に基づき判断を行う。そして、ステップＳ４の判断において、誤差の大きさが閾値α以下であった場合、インフラセンサ装置１０は、センサ位置保持部２４に保持しているインフラセンサ推定位置情報Ｇ３の更新は行わずに処理をステップＳ１に戻す。一方、ステップＳ４の判断において、誤差の大きさが閾値αより大きいと判断した場合、インフラセンサ装置１０は、移動体推定位置情報Ｇ２から算出されたインフラセンサ推定位置情報Ｇ３を用いてセンサ位置保持部２４に保持しているインフラセンサ推定位置情報Ｇ３を較正する（ステップＳ５）。このステップＳ５では、移動体ＧＰＳ情報Ｇ１からローカル推定位置情報Ｌを引いた値を新しい移動体推定位置情報Ｇ２としてセンサ位置保持部２４に格納する。
上記説明より、実施の形態１にかかる自己位置較正処理部２０の機能を用いることで、インフラセンサ装置１０は、検出対象範囲ＤＡの範囲内を通過する移動体に基づきインフラセンサ装置１０の地理的位置を示すインフラセンサ推定位置情報Ｇ３を較正することができる。つまり、実施の形態１にかかるインフラセンサシステム１では、道路封鎖等を行う事無くインフラセンサ装置１０の設置位置を高精度に把握することが可能になる。
実施の形態２
実施の形態２では、実施の形態１にかかるインフラセンサシステム１の別の形態となるについて説明する。なお、実施の形態２の説明において、実施の形態１で説明した構成要素については、実施の形態１と同じ符号を付して説明を省略する。
図４に実施の形態２にかかるインフラセンサシステム２のブロック図を示す。図４に示すように、実施の形態２にかかるインフラセンサシステム２は、インフラセンサシステム１の自己位置較正処理部２０を自己位置較正処理部４０に置き換えたものである。自己位置較正処理部４０は、移動体位置算出部２２及びセンサ位置算出部２３を移動体位置算出部４２及びセンサ位置算出部４３に置き換えたものである。
移動体位置算出部４２は、例えば、推論器であって、入力された値に対して所定の関係を有する出力値を出力するものである。より具体的には、移動体位置算出部４２は、移動体抽出部２１が出力する移動体推定情報ＭＩｅに含まれるローカル推定位置情報Ｌを入力とし、ローカル推定位置情報Ｌから推定される検出対象範囲ＤＡ内で検出された移動体のグローバル位置情報を示す移動体推定位置情報Ｇ２を出力する。
センサ位置算出部４３は、移動体推定位置情報Ｇ２と移動体ＧＰＳ情報Ｇ１との誤差が閾値αよりも大きいか否かに基づきセンサ位置保持部２４に格納されているインフラセンサ推定位置情報Ｇ３を較正するか否かを判断する。このセンサ位置算出部４３では、閾値αが移動体位置算出部４２の学習結果に基づき更新される点がセンサ位置算出部２３との違いである。
続いて、実施の形態２にかかるインフラセンサシステム２におけるセンサ推定位置情報の較正処理について説明する。そこで、図５に実施の形態２にかかるインフラセンサ装置１０における推定位置情報の較正処理を説明するフローチャートを示す。図５に示すフローチャートは、インフラセンサ装置１０において行われる複数の処理のうち推定位置情報の較正に関する処理のみを表したものである。また、図５に示すフローチャートは、図４で説明した自己位置較正処理部４０において行われるが、以下の説明では、自己位置較正処理部４０を含むインフラセンサ装置１０の動作として説明する。なお、実施の形態２にかかるインフラセンサシステム２では、インフラセンサ推定位置情報Ｇ３の初期値としてインフラセンサ装置１０の設置予定場所の位置情報がセンサ位置保持部２４に格納され、かつ、閾値αとして任意の値が設定されているものとする。
図５に示すように、実施の形態２にかかるインフラセンサシステム２におけるセンサ推定位置情報の構成処理は、図３のステップＳ３がステップＳ１１に置き換えられ、図３のステップＳ５がステップＳ１２～Ｓ１４に置き換えられる。
ステップＳ１１では、移動体位置算出部４２がセンサユニット１１が検出対象範囲ＤＡの移動体の位置を示すとして出力したローカル推定位置情報Ｌを入力として移動体推定位置情報Ｇ２を推定する。そして、ステップＳ４において、移動体推定位置情報Ｇ２と移動体ＧＰＳ情報Ｇ１との誤差が閾値αよりも大きいと判断された場合に、ステップＳ１２～Ｓ１４の処理を行う。
ステップＳ１２では、移動体位置算出部４２に対して移動体ＧＰＳ情報Ｇ１を教師データ、ローカル推定位置情報Ｌを入力とする機械学習を行う。この機械学習により、移動体位置算出部４２にローカル推定位置情報Ｌを入力した場合に算出される移動体推定位置情報Ｇ２が変化する。なお、この機械学習では、移動体ＧＰＳ情報Ｇ１と移動体推定位置情報Ｇ２との誤差が元の閾値αよりも小さくなることを学習の終了条件とする。
続いて、ステップＳ１３では、ステップＳ１２の機械学習の結果を用いて閾値αが小さくなるように更新する。その後、ステップＳ１４において、センサ位置算出部４３は、ステップＳ１２で学習された後の移動体推定位置情報Ｇ２からローカル推定位置情報Ｌを減算して算出されるインフラセンサ推定位置情報Ｇ３により元のインフラセンサ推定位置情報Ｇ３を更新する。
上記説明より、実施の形態２にかかるインフラセンサシステム２では、推論器を用いて移動体推定位置情報Ｇ２を算出すると共に、推論器に対する機械学習を行って閾値αを小さくしていく。これにより、実施の形態２にかかるインフラセンサシステム２では、移動体推定位置情報Ｇ２から算出されるインフラセンサ推定位置情報Ｇ３の精度を実施の形態１よりも高める事ができる。
また、実施の形態２にかかるインフラセンサシステム２では、初期値として与えるインフラセンサ推定位置情報Ｇ３の精度が高くなくても速い速度でインフラセンサ推定位置情報Ｇ３の位置精度を高めることができる。これは、機械学習により閾値αを更新するためである。
実施の形態３
実施の形態３では、実施の形態１にかかるインフラセンサシステム１の別の形態となるについて説明する。なお、実施の形態３の説明において、実施の形態１で説明した構成要素については、実施の形態１と同じ符号を付して説明を省略する。
図６に実施の形態３にかかるインフラセンサシステム３のブロック図を示す。図６に示すように、実施の形態３にかかるインフラセンサシステム３は、インフラセンサシステム１の自己位置較正処理部２０を自己位置較正処理部５０に置き換えたものである。自己位置較正処理部５０は、移動体位置算出部２２及びセンサ位置算出部２３を移動体位置算出部５２及びセンサ位置算出部５３に置き換えたものである。
移動体位置算出部５２は、例えば、推論器であって、入力された値に対して所定の関係を有する出力値を出力するものである。より具体的には、移動体位置算出部５２は、移動体抽出部２１が出力する移動体推定情報ＭＩｅに含まれるローカル推定位置情報Ｌを入力とし、ローカル推定位置情報Ｌから推定される検出対象範囲ＤＡ内で検出された移動体のグローバル位置情報を示す移動体推定位置情報Ｇ２を出力する。
センサ位置算出部５３は、移動体ＧＰＳ情報Ｇ１に対する移動体推定位置情報Ｇ２との信頼度が閾値βよりも大きいか否かに基づきセンサ位置保持部２４に格納されているインフラセンサ推定位置情報Ｇ３を較正するか否かを判断する。
続いて、実施の形態３にかかるインフラセンサシステム３におけるセンサ推定位置情報の較正処理について説明する。そこで、図７に実施の形態３にかかるインフラセンサ装置１０における推定位置情報の較正処理を説明するフローチャートを示す。図７に示すフローチャートは、インフラセンサ装置１０において行われる複数の処理のうち推定位置情報の較正に関する処理のみを表したものである。また、図７に示すフローチャートは、図６で説明した自己位置較正処理部５０において行われるが、以下の説明では、自己位置較正処理部５０を含むインフラセンサ装置１０の動作として説明する。なお、実施の形態３にかかるインフラセンサシステム３では、インフラセンサ推定位置情報Ｇ３の初期値としてインフラセンサ装置１０の設置予定場所の位置情報がセンサ位置保持部２４に格納され、かつ、閾値βとして任意の値が設定されているものとする。
図７に示すように、実施の形態２にかかるインフラセンサシステム２におけるセンサ推定位置情報の構成処理は、図３のステップＳ３以降の処理がステップＳ２１～Ｓ２５に置き換えられる。
ステップＳ２１では、移動体位置算出部５２がセンサユニット１１が検出対象範囲ＤＡの移動体の位置を示すとして出力したローカル推定位置情報Ｌを入力として移動体推定位置情報Ｇ２を推定する。そして、ステップＳ２２において、移動体位置算出部５２が、移動体ＧＰＳ情報Ｇ１に対する移動体推定位置情報Ｇ２の信頼度を算出し、この信頼度が閾値βよりも小さいと判断された場合に、ステップＳ２３～Ｓ２５の処理を行う。
ステップＳ２３では、移動体位置算出部５２に対して移動体ＧＰＳ情報Ｇ１を教師データ、ローカル推定位置情報Ｌを入力とする機械学習を行う。この機械学習により、移動体位置算出部５２にローカル推定位置情報Ｌを入力した場合に算出される移動体推定位置情報Ｇ２が変化する。なお、この機械学習では、移動体ＧＰＳ情報Ｇ１に対する移動体推定位置情報Ｇ２の信頼度が元の閾値βよりも大きくなることを学習の終了条件とする。
続いて、ステップＳ２４において、センサ位置算出部５３は、ステップＳ２３で学習された後の移動体推定位置情報Ｇ２からローカル推定位置情報Ｌを減算して算出されるインフラセンサ推定位置情報Ｇ３により元のインフラセンサ推定位置情報Ｇ３を更新する。その後、ステップＳ２５では、ステップＳ２３の機械学習の結果を用いて閾値βが大きくなるように閾値βを更新する。
上記説明より、実施の形態３にかかるインフラセンサシステム３では、推論器を用いて移動体推定位置情報Ｇ２を算出すると共に、推論器に対する機械学習を行って閾値βを大きくしていく。これにより、実施の形態３にかかるインフラセンサシステム３では、移動体推定位置情報Ｇ２から算出されるインフラセンサ推定位置情報Ｇ３の精度を実施の形態１よりも高める事ができる。
また、実施の形態３にかかるインフラセンサシステム３では、初期値として与えるインフラセンサ推定位置情報Ｇ３の精度が高くなくても速い速度でインフラセンサ推定位置情報Ｇ３の位置精度を高めることができる。これは、機械学習により閾値βを更新するためである。
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は既に述べた実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることはいうまでもない。
１～３ インフラセンサシステム
１０ インフラセンサ装置
１１ センサユニット
１２ 無線受信部
２０、４０、５０ 自己位置較正処理部
２１ 移動体抽出部
２２、４２、５２ 移動体位置算出部
２３、４３、５３ センサ位置算出部
２４ センサ位置保持部
３０ 上位システム
Ｇ１ 移動体ＧＰＳ情報
Ｇ２ 移動体推定位置情報
Ｇ３ インフラセンサ推定位置情報
Ｌ ローカル推定位置情報
Ｄ１ デバイス識別情報
ＤＦ デバイス特徴情報
ＭＩ 移動体情報
ＭＩｅ 移動体推定情報
Ｃ１ 自動車
Ｃ２ 自動車
Ｈ 人
ＤＡ 検出対象範囲

Claims (5)

  1. 検出対象範囲内の移動体を検出するセンサユニットと、
    前記移動体と通信を行い、前記移動体から前記移動体が地理的位置として認識しているグローバル位置情報を示す第１のグローバル推定位置情報を含む移動体情報を受信する無線受信部と、を有するインフラセンサの位置較正方法であって、
    前記センサユニットにより取得された情報から前記移動体の前記検出対象範囲内の位置を示すローカル推定位置情報を抽出し、
    前記移動体の前記地理的位置として推定される第２のグローバル推定位置情報を前記ローカル推定位置情報を入力とする推論器により算出し、
    前記第１のグローバル推定位置情報と前記第２のグローバル推定位置情報との差分から求められる判断値が予め設定した閾値を超えたことに応じて、前記ローカル推定位置情報から算出される前記第２のグローバル推定位置情報を算出する前記推論器を、前記第１のグローバル推定位置情報を教師データとして機械学習させ、前記機械学習後の前記第２のグローバル推定位置情報から前記ローカル推定位置情報を減算した値により、前記センサユニットの地理的位置として保持している第３のグローバル推定位置情報を較正し、前記機械学習の学習結果に基づき前記閾値が小さくなるように更新する、インフラセンサ装置の位置較正方法。
  2. 検出対象範囲内の移動体を検出するセンサユニットと、
    前記移動体と通信を行い、前記移動体から前記移動体が地理的位置として認識しているグローバル位置情報を示す第１のグローバル推定位置情報を含む移動体情報を受信する無線受信部と、を有するインフラセンサの位置較正方法であって、
    前記センサユニットにより取得された情報から前記移動体の前記検出対象範囲内の位置を示すローカル推定位置情報を抽出し、
    前記移動体の前記地理的位置として推定される第２のグローバル推定位置情報を前記ローカル推定位置情報を入力とする推論器により算出し、
    前記第１のグローバル推定位置情報に対する前記第２のグローバル推定位置情報の信頼度である判断値が予め設定した閾値よりも高い前記信頼度である場合には前記センサユニットの地理的位置として保持している第３のグローバル推定位置情報を維持し、前記判断値が前記閾値以下の前記信頼度である場合には前記ローカル推定位置情報から算出される前記第２のグローバル推定位置情報を前記第１のグローバル推定位置情報を教師データとして前記推論器を機械学習させ、
    前記機械学習後の前記第２のグローバル推定位置情報から前記ローカル推定位置情報を減算した値により前記第３のグローバル推定位置情報を較正し、
    前記機械学習の学習結果に基づき前記閾値が小さくなるように更新する、インフラセンサ装置の位置較正方法。
  3. 前記センサユニットは、前記検出対象範囲内を撮影する光学カメラ、無線信号により前記移動体の位置情報を取得するミリ波レーダー、画像情報と距離情報とを含む情報を取得するＬｉＤＡＲの少なくともいずれか１つを含む請求項１又は２に記載のインフラセンサ装置の位置較正方法。
  4. 前記移動体情報には、前記移動体を特定するデバイス識別情報が含まれ、
    前記ローカル推定位置情報は、前記ローカル推定位置情報を算出する際に特定される前記移動体の種類と前記デバイス識別情報が一致した移動体に対して算出される請求項１又は２に記載のインフラセンサ装置の位置較正方法。
  5. 前記第３のグローバル推定位置情報と、自機を特定するデバイス識別情報と、を紐付けて上位システムに送信する請求項１又は２に記載のインフラセンサ装置の位置較正方法。
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